【摘 要】
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青海湖流域是维系青藏高原东北部生态安全的屏障,生态区位十分重要。开展植被类型识别和提取对于青海湖流域植被保护和治理,以及草地生态环境监测具有重要的理论价值和现实意义。本文以青海湖布哈河流域内一典型植被覆盖区为例,利用实地采集的植被和土壤光谱数据,基于植被、土壤和阴影3组分不同丰度线性光谱混合模型,构建了研究区混合光谱库,并通过光谱角匹配算法(Spectral Angle Mapping,SAM)、
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青海湖流域是维系青藏高原东北部生态安全的屏障,生态区位十分重要。开展植被类型识别和提取对于青海湖流域植被保护和治理,以及草地生态环境监测具有重要的理论价值和现实意义。本文以青海湖布哈河流域内一典型植被覆盖区为例,利用实地采集的植被和土壤光谱数据,基于植被、土壤和阴影3组分不同丰度线性光谱混合模型,构建了研究区混合光谱库,并通过光谱角匹配算法(Spectral Angle Mapping,SAM)、光谱信息散度(Spectral Information Divergence,SID)、光谱信息散度与光谱角相结合的算法(SID_SAM)、光谱相光匹配算法(Spectral Correlation Mapper,SCM)、光谱相关角匹配算法(Spectral Correlation Angle,SCA)五种算法将混合光谱库与Hyperion高光谱影像进行光谱匹配,以获取研究区的植被类型及其分布状况。主要结论如下:(1)对比添加改正和未添加改正两种方法所建立的混合光谱库,发现对实测光谱添加改正能够大大提高匹配精度,99%以上的像元均方根误差小于0.1,明显优于实测光谱未添加改正所建的光谱库的匹配精度。(2)五种匹配算法的匹配精度从高到低为SAM、SID_SAM、SID、SCM及SCA。(3)由各算法的植被分类图可知,该研究区的主要植被类型为藏嵩草和高山苔草与针茅的混合植被,相比于单植被混合光谱,双植被混合光谱被匹配出来的更多,对应的实地面积更广,与实地踏勘的结果相一致。
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